[:title=参考] それぞれの型にRリストでデータを渡す データを渡すだけで、Stan処理としては、ただの１次元正規分布のパラメタ推定 stanでは、ベクトルを要素とする行列、とか、行列を要素とするベクトルとかがあるが、それは、Rのアレイで渡せばよいようだ …

参考サイト --- title: "StanDistribution" author: "ryamada" date: "2017年6月10日" output: html_document --- ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) library(rstan) ``` # Stanの各種分布の練習 ```{r} .stan_code1 = ' data…

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User’s Guide and Reference Manual』 Stan_Modeling_Language_User's_Guide_and_Reference_Manual Part I イントロ 1. 概要 PartII Stan 言語 Stanを実行するためにhoge.stanをどうやって書くかに関するパート 2. データタイプと変数 パラメタを推定するた…

多次元データが取れる場合と、多次元だけれど、その一部次元のデータしか取れない場合っていうのは、どういう違いがあるのか… multinormal2.stan data { int N_subjects; int N_items; matrix[N_subjects,N_items] y; } parameters { vector[N_items] mu; co…

Stanを使えば事後分布が乱択的に得られる けれど、単純なモデルではつまらないし、普通に回帰等をする方がよっぽどよい どれくらいモデルが複雑だとStanがよいかを言い切るほどよくわかっていないけれど、階層ベイズはそうなのだろう(こちら) SNPの遺伝因子…

ようやくrstanがわかってきたのでまとめ直す まとめ データがある 確率モデルを定め、対数尤度計算をコード化する rのc++連携の仕組みを使ったrstanパッケージのstan()関数を使ってStan推定をする 何がよいのか 上記のまとめは読んでもつまらないまとめにな…

ベイズ推定をする データがある モデルがある モデルは、パラメタを持っていて、そのパラメタの値を定めると、データを観察する確率が定義できる Stanでは、このパラメタがどういう分布を取っているかを乱数を使って標本分布として返す パラメタ以外にも、ど…

modelの部分が何をやっているのか…対数尤度を計算している。その書き方の基礎の基礎→こちら stanの基本的なことだけれど、なかなか探すのが難しいことをかいつまんで書いてあるサイト→こちら 一般化線形回帰を使ってrstanの動かし方を確認する→こちら stanフ…

実行は、srcAディレクトリのファイルをコピーペーストして実行するだけ ６章分 source('myfunc/myfunc.R') 冒頭でmyfuncディレクトリのmyfunc.Rソースを読み込みます このmyfunc.Rは、myfuncディレクトリ内のそのほかのいろいろなxxx.Rソースを読み込みます …

はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学―作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2016/06/02メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る 準備 こちらに書籍用の諸ファイルがあります ダウンロード…

Stanについてはこちらに紹介記事があり、環境整備に関しては、こちらを参考にして、以下のようにやればよいようです(Windowsの場合) 基本的には Rがあって Rtoolsを入れて、Rcppパッケージが動くようにして、inlineでのRcppによるRのC++化を可能にし rstanを…